- La nueva herramienta automatizada de rayos X reduce el tiempo de detección a 10 horas.
- La herramienta puede identificar automáticamente las partículas y estudiar en profundidad su composición química.
- El uso del software mejora la eficiencia y la precisión del análisis de la contaminación del aire.
- El equipo planea mejorar el software para identificar más materiales y partículas.
Un estudiante estadounidense ha desarrollado una nueva herramienta automatizada de rayos X capaz de reducir de 44 a solo 10 horas el tiempo necesario para analizar 500 diminutas partículas de contaminación del aire. La tecnología, denominada X-AutoMap, fue diseñada por Carlos DeLeon durante su pasantía en la Fuente de Radiación Sincrotrón Nacional II del Laboratorio Nacional de Brookhaven (Brookhaven National Laboratory, BNL). DeLeon participó en el Programa de Pasantías de Laboratorio para Estudiantes de Ciencias de Pregrado (SULI) del Departamento de Energía de Estados Unidos (Department of Energy, DOE).
Bajo la supervisión del científico de líneas de haz del laboratorio, el doctor Ajith Pattammattel, DeLeon se centró en la automatización del proceso de análisis por rayos X. La herramienta permite que el microscopio de rayos X identifique automáticamente las partículas de interés y examine en profundidad su composición química. El software podría ayudar a comprender el impacto de la contaminación del aire en la salud humana y también servir para investigar baterías y productos electrónicos.
Ventajas del análisis automatizado por rayos X
Pattammattel señaló: «Si pudiéramos determinar la composición química detallada sin necesidad de que personal controle el experimento, sería mucho más eficiente».
La contaminación del aire contiene miles de diminutas partículas con distintas composiciones químicas, que pueden incluir hollín, polvo, polen y microplásticos presentes en el aire que respiramos a diario. Dependiendo de su composición, algunas partículas pueden suponer un mayor riesgo para la salud. Sin embargo, identificarlas requiere varios días, ya que los investigadores deben examinar manualmente gran cantidad de muestras y seleccionar partículas individuales para un análisis más detallado. Para acelerar este proceso, el equipo desarrolló el software X-AutoMap, diseñado para trabajar con el nanodetectores de rayos X duros (Hard X-ray Nanoprobe, HXN) de la instalación.
El HXN es un potente microscopio capaz de examinar materiales a escalas extremadamente pequeñas. Inicialmente realiza un escaneo rápido y de baja resolución de la muestra. A continuación, el software analiza las señales de fluorescencia de rayos X para detectar partículas que coincidan con patrones químicos específicos. Cuando el software encuentra esas partículas, el microscopio inicia automáticamente un escaneo de alta resolución que revela su composición y estructura químicas. Pattammattel explicó que el software sigue reglas científicas predefinidas por los investigadores. Justificó este enfoque: «Creemos que si podemos codificar e integrar la combinación de conocimientos de distintos expertos en un modelo informático, será mucho más fácil que el microscopio utilice esa información para identificar automáticamente las áreas que requieren un escaneo de alta resolución».
Resultados y desafíos de las pruebas de laboratorio
En las pruebas de laboratorio, los científicos utilizaron muestras de partículas recogidas de la contaminación atmosférica urbana. El software logró analizar aproximadamente 500 partículas en 10 horas, mientras que la recopilación manual de datos requería un total de 44 horas. El sistema también reveló diferencias importantes entre dos tipos de partículas que contienen hierro. Algunas partículas presentan una mezcla compacta de hierro, cromo y manganeso, y muchas son esféricas, lo que se asocia a procesos industriales de alta temperatura. Otras partículas contienen hierro, calcio y silicio, dispuestos en agregados de granos separados, una estructura típica de materiales naturales o geológicos. Según el equipo, estas diferencias pueden ser difíciles de detectar en escaneos de baja resolución.
No obstante, dado que el software solo puede identificar las partículas especificadas por los científicos, podría pasar por alto partículas muy pequeñas o con señales químicas débiles, por lo que el equipo planea mejorar el software y explorar modelos de IA para detectar una mayor variedad de materiales.
DeLeon reflexionó sobre su experiencia de pasantía y animó a los estudiantes indecisos a solicitar oportunidades similares. En un comunicado de prensa declaró: «Mucha gente duda de sí misma o subestima sus capacidades y deja pasar oportunidades como esta. Animo a cualquier persona interesada a postularse y ver qué sucede». El estudio ha sido publicado en la revista Advanced Intelligent Discovery.
Perspectivas de la tecnología automatizada en la ciencia ambiental
El desarrollo de la herramienta automatizada de rayos X representa un avance significativo en la investigación de la ciencia ambiental. A medida que crece la preocupación por los efectos de la contaminación del aire en la salud, la capacidad de analizar de forma rápida y precisa las diminutas partículas atmosféricas se vuelve crucial. Esta nueva tecnología no solo mejora la eficiencia de la detección, sino que también ayuda a los investigadores a comprender mejor la composición química de las distintas partículas y sus posibles riesgos. Aunque actualmente persisten limitaciones en la capacidad de identificación, la futura integración de modelos de IA podría ampliar aún más su ámbito de aplicación, generando un impacto positivo en la monitorización ambiental y la salud pública.